高校就业信息数据统计智能数据挖掘技术的应用

付博文

（吉林铁道职业技术学院，吉林 132000）

随着科学技术的发展创新，当前高校的就业信息呈现多元化发展特点，海量的数据导致传统的数据统计系统难以满足高效的多元化发展需求，对于此类情况，高校就业信息数据统计构建科学完善的数据统计模型，并且有效应用数据挖掘技术，加强技术创新，应用大数据技术，对海量数据进行统计分析，根据综合分类与科学分类两部分，建立综合数据分类，切实做好数据分类与分析工作，并且对数据进行科学合理的筛选。在数据采集过程中，有价值的数据以及无价值的信息和虚假内容也是大量存在，所以在统计过程中统计人员必须构建科学有效的数据筛选模式，通过智能筛选有助于提高数据统计工作的质量和效率。

1 高校就业信息数据统计智能数据挖掘技术

当前高校办学规模逐渐扩大，生源数量也不断上涨，但是也同样面临着高校学生毕业就业难这一问题，毕业就业难，受到社会各界的广泛重视。由于高校自身有着不同的学科和专业、院系与学历等，所以学生的就业单位也有一定的差异，尤其是工作性质和用人特点等等，高校在就业信息建设分析过程中，应当结合学生的多元化特点以及自身的实际情况，加强数据的科学分析与统计，通过设计数据分析模块，为学校招生与教学提供多元数据支持。高校毕业生就业管理系统，主要是统计毕业生的求职意向以及用人单位的管理信息等，所以高校应当了解毕业生以及用人单位的多元发展需求，有助于提高毕业生与用人单位的意向达成率，同时高效结合和师生的多元化发展需求，对就业信息展开系统化建构，同时要确保信息管理系统具有分析功能，能够将就业信息进行全程优化管理，结合学生的管理工作需求，设置不同的就业信息管理系统模块。

2 高校就业信息数据统计智能数据挖掘技术具体应用

高校就业信息统计过程中，数据挖掘面临着重要的问题便是数据库的统一性，所以高效数据信息挖掘以及数据匹配上会决定着工作质量与效率，在数据统计过程中，高校的就业信息应当结合实际情况构建科学完整的统计库，在数据统计时，故必须完整并且采用多类网络技术予以支持，其中数据库统计技术成为了重要的选择，根据数据库进行数据调查，有助于提高高校就业信息数据统计工作的质量与效率，在传统的数据挖掘过程中，高效的数据信息采集系统存在较大的缺陷，应用智能数据挖掘技术必须以网络技术为发展平台，加强新型数据要创新，能够挖掘高质量的数据内容，必须构建科学完善且长期的数据采集模式，由于数据挖掘技术具有鲜明的目的性，所以在实践应用过程中，数据使用者必须将累计下来的数据进行深度加工，应用于实践活动中，并且对数据进行高效处理。应当紧密结合使用者对于主体的信息需求，以及使用者的发展情况有效进行数据挖掘，数据的计算方法及来源都必须与相关单位格式相符，才能够确保数据信息在其他单位予以正常录入，进一步满足复杂数据管理的多元化需求，也能够拓展智能数据挖掘技术的功能性，促使高校就业信息数据统计工作有效发展，切实提高统计质量与效率。

3 结语

高校就业管理信息系统进行数据统计与挖掘，必须结合高校的实际发展情况，满足学生多元化就业需求，构建个性化与智能化于一体的信息管理系统，加强就业信息的全程化管理，有助于增强互动性与工作自主性，使毕业生就业能够拥有多元化的信息查询渠道，切实提高毕业就业信息指导工作质量及效率。